Comparing the Self-regulation of Grade 9th Students with Different Personalities and Studying in Schools of Different Sizes
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this research is to study and compare the self-regulation of grade 9th students with different personality types and who study in schools of different sizes. The sample group used in this study consisted of 860 students from Sisaket province, Thailand, who were randomly selected through a multi-stage random sampling method. Of these, 185 students had an extroverted personality type, while 675 had an introverted personality type, and they were studying in special large schools (216 students), large schools (160 students), medium-sized schools (302 students), and small schools (182 students). The research tool used was a self-regulation assessment questionnaire, which is a 5-point Likert scale questionnaire with 9 questions, having an internal consistency (IOC) ranging from 0.60 to 1.00, item total correlation ranging from 0.62 to 0.82, and reliability of 0.93. The data was analyzed using statistical techniques such as mean, standard deviation (S.D.), Two-way ANOVA, and Bonferroni. The research findings revealed that: 1) there was no interaction between personality type and school size in relation to self-regulation, 2) grade 9th students with different personality types (extroverted vs. introverted) showed statistically significant differences in self-regulation, with introverted students having higher levels of self-regulation than extroverted students, and 3) grade 9th students who studied in schools of different sizes (special large, large, medium, and small) showed significant differences in self-regulation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».